606 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 606-620 E- ISSN 2503-2933

## Pemetaan Siswa Kelas Unggulan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Juniar Hutagalung* 1 , Yopi Hendro Syahputra 2 , Zohana Pertiwi Tanjung 3
1,2,3 STMIK Triguna Dharma; Jl. Pintu Air I/Jend. AH Nasution No. 73, Kec. Medan Johor, Kota Medan, Sumatera Utara 20146, 061-8224051
1,2,3 Sistem Informasi, 3 STMIK Triguna Dharma, Medan e-mail: * 1 juniarhutagalung991@gmail.com , 2 yopihendro@yahoo.com,
3 zohanapertiwi@gmail.com

## Abstrak
Tujuan penelitian ini untuk mengelompokan data siswa kelas unggulan sehingga dalam proses  pembelajaran  di  sekolah  mudah  untuk  memfasilitasi  pendidikan  sesuai  kemampuan siswa.  Pengolahan  data  dengan  jumlah  data  yang  besar  sangat  tidak  efektif  dan  efesien  bila tidak menggunakan sistem berbasis komputer. Apalagi mengelompokan siswa dengan prestasi yang  mumpuni  di  bidangnya  tentu  saja  membutuhkan  suatu  metode dalam  datamining.  Setiap tahun  jumlah  siswa  bertambah,  dengan  demikian  jumlah  data  juga  meningkat  terus  dan akhirnya proses pengolahan data membutuhkan waktu yang lama dan sulit untuk dioptimalkan. Pengambilan keputusan secara konvensional, tidak dapat mengatasi data dengan jumlah yang sangat  besar.  Untuk  itu  diperlukan  data  mining  agar  dapat  menyelesaikan  masalah  tersebut melalui  pola-pola  dari  penumpukan  data.  Penerapan  k-means  dengan  sampel  120  data  dari nilai  rapor  siswa  SMK  Raksana  2  Medan,  dapat  mempercepat  pengelompokan  siswa  kelas unggulan  dengan  menginputkan  nilai  centroid  dan  mencari  nilai  terdekat  sehingga menghasilkan 3 cluster yaitu: cluster 1 penguasaan pemrograman android sebanyak 10 siswa, cluster  2  penguasaan  pemrograman  web  sebanyak  62  siswa  dan  cluster  3  penguasaan pemrograman  desktop  sebanyak  48  siswa.  Penerapan  k-means  berbasis  web  dilakukan  untuk mengolah datanya agar lebih bermanfaat sebagai alat bantu mempermudah dalam mengambil keputusan bagi pendidik.
Kata kunci — Cluster, Data Mining, K-Means, Kelas Unggulan, Siswa

## Abstract
The purpose of this research is to group the data of superior class students so that in the learning process at school it is easy to facilitate education according to students' abilities. Processing data with large amounts of data is not very effective and efficient if it does not use a computer-based system. Moreover, grouping students with qualified achievements in their fields of course requires a method in data mining. Every year the number of students increases, thus the amount of data also increases continuously, and finally, the data processing process takes a long time and is difficult to optimize. Conventional decision making, cannot handle very large amounts  of  data.  For  this  reason,  data  mining  is  needed  in  order  to  solve  these  problems through patterns of data accumulation. The application of k-means with a sample of 120 data from student report cards of SMK Raksana 2 Medan, can accelerate the grouping of superior class students by inputting the centroid value and finding the closest value so as to produce 3 clusters, namely: cluster 1 mastery of android programming as many as 10 students, cluster 2 mastery  of  programming  web  as  many  as  62  students  and  cluster  3  mastery  of  desktop programming as many as 48 students. The application of web-based k-means is carried out to process the data to make it more useful as a tool to facilitate decision making for educators.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 606-620 E- ISSN 2503-2933 607
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Keywords — Cluster, Data Mining, K-Means, Featured Class, Students

## 1. PENDAHULUAN
ayasan  Raksana  Medan  memiliki  4  sekolah  yaitu  SMP,  SMA, SMK  1  dan  SMK  2,  dan mempunyai lebih dari 1000 siswa. Memiliki siswa yang banyak, maka menjadi tanggung jawab sekolah untuk meningkatkan mutu pendidikan di Sekolah Raksana Medan. Dengan sistem  pendidikan  yang  baik  dan  berkualitas  dapat  mempertahankan  akreditas  sekolah Pendidikan  Raksana Medan.  Dengan  adanya jurusan Rekayasa  Perangkat  Lunak  (RPL),  pihak sekolah  mengelompokan  siswa  dengan  keahlian  berbeda  berdasarkan  kemampuannya, dikelompokkan menjadi 3 yaitu programing desktop, programing web dan programing android pada siswa SMK Raksana 2 Medan.
Tujuan  pengelompokan  data  siswa  kelas  unggulan  untuk  memfasilitasi  siswa  dalam mengikuti  pembelajaran  di  sekolah  berdasarkan  perbedaan  kemampuannya.  Sebagai pertimbangan pihak sekolah untuk meningkatkan kualitas siswa dengan menentukan siswa kelas unggulan. Semakin banyaknya data yang di kelompokan menjadi kurang efektif dan efesien dari sisi  waktu.  Apalagi  mengelompokan  para  siswa  berprestasi  tentu  saja  membutuhkan  suatu sistem  berbasis  komputer.  Pengelompokan  siswa  secara  cepat  dan  tepat,  akan  menghasilkan peningkatan value pembelajaran bermutu dan lebih optimal.
Penilaian  siswa  berprestasi  berdasarkan  nilai  siswa  yang  aktif  belajar  dan  kegiatan ekstrakurikuler.  Setiap  tahun  jumlah  siswa  bertambah,  dengan  demikian  jumlah  data  siswa meningkat  terus  maka  proses  mengolah  data  sulit  dioptimal.  Pengambilan  keputusan  secara konvensional,  tidak  dapat  mengatasi  data  dengan  jumlah  yang  sangat  besar.  Untuk  itu diperlukan data  mining agar  dapat  menyelesaikan  masalah  tersebut  melalui  pola  dari penumpukan  data.  Diterapkannya  algoritma k-means berbasis web untuk  menghasilkan informasi  dan  pengetahuan  sebagai  alat  dalam  mengambil  keputusan  dan  pertimbangan  bagi Pendidik.
Dari  permasalahan  tersebut,  maka  dibutuhkan  keilmuan  dari data  mining agar pengelompokan data dapat dikelola secara tepat dengan menerapkan k-means clustering berbasis web. Melalui  pelayanan  pembelajaran  dan  administratif  sekolah  secara  optimal  sebagai  upaya peningkatan kualitas pendidikan. Pengelompokan kelas unggulan sebagai acuan datanya dengan menggunakan nilai rapor siswa.
Penerapan k-means dengan  mengelompokan  prestasi  siswa  dengan  hasil  70%  dapat mengenali  data  [1].  Untuk  meningkatkan  efektivitas  proses  belajar  mengajar  dengan mengelompokan  karakter  siswa  [2].  Mengelompokan  data  nilai  siswa  kelas  unggulan berdasarkan  nilai  yang  diperoleh  oleh  siswa  kelas  VII  [3].  Pengelompokan  siswa  yang mengikuti  Ujian  Nasional  dengan  melakukan  belajar  tambahan  [4].  Untuk  menentukan  siswa kelas  unggulan  dengan  menggunakan k-means dan  atribut  yang  dipakai  dalam  mengelola  data adalah berdasarkan penilaian [5].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Metode Penelitian
Berikut metode penelitian dalam penerapan k-means untuk pengelompokan siswa kelas unggulan:
Y
608 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 606-620 E-ISSN 2503-2933

## 1.  Mengumpulkan Data
Dilakukan  melalui  wawancara  dan  komunikasi  dengan  pihak  sekolah  ataupun  guru bersangkutan dengan ibu Fatimah, S.Kom, sebagai guru kelas rekayasa perangkat lunak dan mengambil sampel data rapor siswa sebanyak 120 orang.
2.  Survei dan Literatur Proses pengumpulan data langsung ke sekolah SMK Raksana 2 Medan dengan 120 sampel data,  kemudian  mengumpulkan  bahan  referensi  mengenai  pengelompokkan  siswa  kelas unggulan dari beberapa jurnal.
3.  Analisa M asalah
Pada  tahap  ini  menentukan  apa  masalahnya  dan   apa  saja  elemen  yang  diperlukan  dalam menyelesaikan  masalah  pada  pengelompokkan  data  siswa  kelas  unggulan  RPL  dengan  3 cluster . 4.  Perancangan Sistem Untuk desain sistem dan antarmuka menggunakan tools dan pemodelan sistem dengan UML.
5.  Implementasi Sistem
Aplikasi yang dibangun dan di implimentasikan berbasis web .
6.  Kesimpulan
Bagian  ini  menguraikan  tentang  hasil  yang  diperoleh  dari  proses  penelitian  yang dilakukan .

## 2. 2 Data Mining
Mengekstrak/menambang  pengetahuan  dari  data  dengan  jumlah  yang  sangat  besar didefinisikan  sebagai data  mining [6].  Beberapa  pandangan  mengenai  data  mining,  seperti penemuan  pengetahuan  atau  pengenalan  pola  [7].  Pengenalan  pola  dipergunakan  sebagai pengetahuan yang diekstraksi dari dalam bongkahan data [8]. Data mining dapat didefinisikan sebagai  proses  mengekstraksi  data  yang  tidak  diketahui,  dapat  diverifikasi,  dan  mungkin bermanfaat dari informasi [9].

## 2. 3 Clustering
Clustering merupakan  bagian  terpenting  dari data  mining .  Analisis cluster membuat pengguna memahami kumpulan data yang kompleks dan besar dengan lebih jelas. Ada berbagai jenis algoritma pengelompokan yang dianalisis oleh berbagai peneliti [10]. Jika jumlah cluster yang  akan  dipilih  kecil  maka  ada  kemungkinan  yang  lebih  tinggi  untuk  menambahkan  item yang  berbeda  ke  kelompok  yang  sama.  Bila  jumlah cluster yang  dipilih  tinggi,  maka  ada kemungkinan  untuk  menambahkan  item  serupa  di  grup  yang  berbeda  [11]. Clustering merupakan  sebuah  proses  pengelompokan  sebuah  objek  berdasarkan  kepada  informasi  yang mempunyai  hubungan  dan  kemiripan  antar  data  tersebut  kedalam  kelas  kelas  yang  sama  [12]. Clustering ialah  klasterisasi  sebuah  data  dan  membagi  pola  data  sehingga  membentuk  sebuah pola yang sama dengan kelompok yang sama [13]. Analisis clustering adalah salah satu metode fundamental  dari  menemukan  dan  memahami  pola-pola  dasar  yang  terkandung  dalam  data dengan  mempartisi  objek  data  menjadi  beberapa cluster sesuai  dengan  diukur  atau  dirasakan karakteristik intrinsik atau kesamaan [14].

## 2. 4 K-Means
Algoritma K-means digunakan  untuk  inisialisasi  parameter  karena  sederhana  dan bekerja  dengan  baik  untuk  kumpulan  data  besar  jika  dibandingkan  dengan  pengelompokan hierarkis.  Evaluasi  kinerja  yang  dikembangkan  telah  dilakukan  dengan  melakukan  analisis berbagai kategori gambar yang berbeda sebagai studi kasus [15]. K-means memiliki kecepatan clustering yang  tinggi  dan  berkinerja  baik  pada  kumpulan  data  yang  besar,  namun  memiliki akurasi clustering yang buruk, rentan terhadap noise dan data yang terisolasi, dan nilai K perlu
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 606-620 E- ISSN 2503-2933 609
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
dihitung  terlebih  dahulu  [16].  Salah  satu  pilihan  paling  populer  untuk  mengelompokkan  data adalah k-means namun  sensitif  terhadap  proses  inisialisasi  dan  bertujuan  untuk  menemukan centroid  awal  yang  optimal,  meskipun  tidak  ada  satupun  yang  valid  secara  universal  [17]. Pengelompokkan  dataset  ke  dalam  kelompok  serupa  untuk  menemukan  pola  yang  berarti  dari pengumpulan  data  yang  tidak  berlabel.  Sampel-sampel  dalam cluster yang  sama, karakteristiknya  juga  sama  sedangkan  antar cluster memiliki  karakteristik  yang  berbeda, K- means sebagai metode yang efektif untuk mengelompokkan suatu dataset [18]. Untuk algoritma k-means dijelaskan sebagai berikut [19]:
1. Memasukkan data.
2. Menentukan total klaster.
3. Mengambil data random untuk centroid .
4. Menghitung jarak terdekat, menggunakan rumus berikut.
5. Menghitung pusat klaster dengan anggota klaster yang baru.
6. Proses klaster sudah selesai bila pusat klaster tidak berubah, namun jika pusat klaster masih berubah maka ulangi langkah menghitung jarak hingga pusat klaster tidak berubah lagi.
Gambar 1. Flowchart algoritma K-Means Clustering

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan k-means dengan  mengambil  120  data  nilai  rapor  siswa  SMK  Raksana  2 Medan. Sumber data berdasarkan penilaian dari guru RPL Fatimah, S.Kom, sebagai berikut: 1. Inisialisasi data penilaian kompetensi dan keterampilan, sebagai berikut.
610 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 606-620 E-ISSN 2503-2933
Tabel 1. Data Penilaian Kompetensi dan Keterampilan di Inisialisasi Nilai Keterangan 0-25 1 26-50 2 51-70 3 71-80 4 81-100 5
2. Inisialisasi data software skill , sebagai berikut.
Tabel 2. Data Software Skill di Inisilisasi Software skill Keterangan Permulaan 1 Java 2 Java, Web 3 Java, Web, Android Studio 4 Full Language Programing 5
3. Data penilain kompetensi, keterampilan dan software skill didapatkan berdasarkan dari rapor siswa dan penilaian guru dibidang RPL, sebagai berikut.
Tabel 3. Data Penilaian Siswa RPL
No Nama Siswa Nilai Kompetensi Nilai Keterampilan Software Skill 1 Siti Fadila Putri 55 40 Java 2 Syabil Sakhi Zaidan 68 40 Java 3 Talitha Danesh 55 58 Java 4 Aditya Yudhistira 55 40 Java, Web 5 Alisyah A. Batubara 25 58 Java 6 Arya Pratama 75 58 Java, Web 7 Aulia Ramadhani 55 58 Java, Web 8 Girly Asa Mayantri 55 58 Java, Web 9 Haidir Alli 48 40 Java 10 Imam Ramadhan 48 40 Java 11 Hardiansyah 75 58 Java, Web 12 M. Afdan Nasution 25 40 Java 13 M. Dihan Al Fatah 48 40 Java 14 Mhd. A.Irawan 55 20 Permulaan 15 Muhammad Daffa S 55 58 Java, Web 16 Muhammad Rayhan 25 58 Java, Web 17 Muhammad Z. Wibowo 25 40 Java …..  ….. ….. ….. ….. 120  Nurul Maulida Indira 48 40 Java
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 606-620 E- ISSN 2503-2933 611
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Adapun  tabel  penilaian  siswa  yang  dinormalisasi  berdasarkan  nilai  sudah  ditentukan sebagai berikut.
Tabel 4. Data Normalisasi Penilaian Siswa RPL
No Nama Siswa Nilai Kompetensi Nilai Keterampilan Skill Software 1 Siti Fadila Putri 3 2 2 2 Syabil Sakhi Zaidan 3 2 2 3 Talitha Danesh 3 3 2 4 Aditya Yudhistira 3 2 3 5 Alisyah A. Batubara 1 3 2 6 Arya Pratama 4 3 3 7 Aulia Ramadhani 3 3 3 8 Girly Asa Mayantri 3 3 3 9 Haidir Alli 2 2 2 10  Imam Ramadhan 2 2 2 11  Hardiansyah 4 3 3 12  M. Afdan Nasution 1 2 2 13  M. Dihan A. Lubis 2 2 2 14  Muhammad A. Irawan 3 1 1 15  Muhammad D. Sinaga 3 3 3 16  Muhammad Rayhan 1 3 3 17  Muhammad Z. Wibowo 1 2 2 ….  …... …... …... …... 120  Nurul Maulida Indira 3 3 4 Penerapan K-Means berikut sampai  diketahui              pembagian nilai centroid sebelumnya tidak berubah.
1. Total cluster sebanyak k = 3 2. Tentukan centroid awal
Tabel 5. Centroid Awal Centroid No Data Nilai Kompetensi Nilai Keterampilan Skill Software M1 57 4 4 5 M2 1 3 2 2 M3 63 1 1 2
Menghitung jarak terdekat ke Centroid . a. Jarak siswa no.1 dengan titik m1
= ∑
612 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 606-620 E-ISSN 2503-2933
= 3  4 2  4 2  5 = 3,741 b. Jarak siswa no.1 dengan titik m2
= ∑
= 3  3 2  2 2  2 = 0 c. Jarak siswa no.1 dengan titik m3
= ∑
= 3  1 2  1 2  1 = 2,236
Berikut hasil perhitungan lebih detailnya:
Tabel 6. Hasil Perhitungan Iterasi Ke 1 No C1 C2 C3 JARAK TERDEKAT 1 3,741 0 2,236 C2 2 4,123 1,000 1,414 C2 3 3,317 1,000 2,828 C2 4 3,000 1,000 2,449 C2 5 4,359 2,236 2,000 C3 6 2,236 1,732 3,742 C2 7 2,449 1,414 3,000 C2 8 2,449 1,414 3,000 C2 9 4,123 1,000 1,414 C2 10 4,123 1,000 1,414 C2 11 2,236 1,732 3,742 C2 12 4,690 2,000 1,000 C3 13 4,123 1,000 1,414 C2 14 5,099 1,414 2,236 C2 15 2,449 1,414 3,000 C2 16 3,742 2,449 2,236 C3 17 4,690 2,000 1,000 C3 …. …... …... …... …... 120 2,449 1,414 3,000 C2
Dari tabel 6 hasil perhitungan iterasi ke 1, selanjutnya dikelompokkan jumlah siswa dengan 3 cluster sebagai berikut:
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 606-620 E- ISSN 2503-2933 613
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Tabel 7. Pengelompokkan Iterasi 1 Cluster Pengelompokkan C1 24,57,100,107,120 C2 1,2,3,4,6,7,8,9,10,11,13,14,15,18,19,20,21,22,23,27,28,30,31,32,34, 35,36,37,39,40,41,42,43,45,46,47,48,50,51,52,53,54,56,59,60,61,62 ,64,66,68,69,70,74,75,76,77,78,79,82,84,85,88,89,90,91,92,94,95,9 6,97,98,99,103,104,105,106,108,109,110,111,114,115,116,118,119 C3 5,12,16,17,25,26,29,33,38,44,49,55,58,63,65,67,71,72,73,80,81,83, 86,87,93,101,102,112,113,117 Tabel 8. Rata-rata Iterasi 1 Cluster Rata-Rata C1 3,40; 3,40; 4,20 C2 2.76; 2,54; 2,32 C3 1,40; 2,23; 2,57 Hasil nilai rasio sebagai berikut: BCV / WCV = 11,174 / 162,169
= 0,069
Kembali menghitung jarak data ke centroid menggunakan rumus Euclidean.
Tabel 9. Perhitungan Iterasi Ke 2
No C1 C2 C3 JARAK TERDEKAT 1 2,078 0,631 1,718 C2 2 2,814 0,957 0,787 C3 3 2,078 0,631 1,718 C2 4 1,766 0,907 1,512 C2 5 3,150 1,808 1,104 C3 6 1,233 1,518 2,573 C1 7 1,149 0,860 1,659 C2 8 1,149 0,860 1,659 C2 9 2,814 0,957 0,787 C3 10 2,814 0,957 0,787 C3 11 1,233 1,518 2,573 C1 12 3,423 1,831 0,867 C3 13 2,814 0,957 0,787 C3 14 3,863 2,055 2,494 C2 15 1,149 0,860 1,659 C2 16 2,631 1,900 1,009 C3
614 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 606-620 E-ISSN 2503-2933
Juniar , et., al [ Pemetaan Siswa Kelas Unggulan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering] 17 3,423 1,831 0,867 C3 …. …... …... …... …... 120 1,149 0,860 1,659 C2
Dari  tabel  9 penggabungan  penilaian  guru  berdasarkan  nilai  terdekat   sebagai berikut:
Tabel 10. Pengelompokkan Iterasi 2 Cluster Pengelompokkan C1 6,11,24,57,65,93,100,101,107,120 C2 1,3,4,7,8,14,15,20,23,27,28,31,32,34,35,36,39,40,41,42,43,45,46 ,47,48,50,52,53,54,56,60,61,62,66,68,69,70,74,75,76,78,79,82,8 4,85,88,89,90,91,94,96,98,103,104,105,106,108,110,111,114,11 6,119 C3 2,5,9,10,12,13,16,17,18,19,21,22,25,26,29,30,33,37,38,44,49,51, 55,58,59,63,64,67,71,72,73,77,80,81,83,86,87,92,95,97,99,102,1 09,112,113,115,117,118 Tabel 11. Rata-rata Iterasi 2 Cluster Rata-rata C1 3,40; 3,40; 4,20 C2 2,76; 2,54; 2,32 C3 1,40; 2,23; 2,57
Setelah  dilakukan  sebanyak  2  iterasi  maka  nilai Centroid nya  tidak  ada  perubahan lagi maka hasil adalah:
BCV / WCV = 6,419/ 134,134
= 0,048
Hasil pengelompokkan cluster dari penilaian adalah sebagai berikut:
Tabel 12. Pengelompokkan Hasil Cluster Cluster Nomor Penilain  guru  RPL  Fatimah, S.Kom “ Android ” 6,11,24,57,65,93,100,101,107,120. Penilain  guru  RPL  Fatimah, S.Kom “ Web ” 1,3,4,7,8,14,15,20,23,27,28,31,32,34,35,36,39, 40,41,42,43,45,46,47,48,50,52,53,54,56,60,61, 62,66,68,69,70,74,75,76,78,79,82,84,85,88,89, 90,91,94,96,98,103,104,105,106,108,110,111, 114,116,119. Penilain  guru  RPL  Fatimah, S.Kom “ Desktop ” 2,5,9,10,12,13,16,17,18,19,21,22,25,26,29,30, 33,37,38,44,49,51,55,58,59,63,64,67,71,72,73, 77,80,81,83,86,87,92,95,97,99,102,109,112,113, 115,117,118.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 606-620 E- ISSN 2503-2933 615
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menerapkan  metode k-means ,  maka  hasil pengelompokkan  data  terdapat  tiga cluster dalam  penguasaan  bahasa  pemograman  adalah sebagai berikut:
Cluster 1: Penguasaan Pemrograman Android sebanyak 10 orang siswa Cluster 2: Penguasaan Pemrograman Web sebanyak 62 orang siswa Cluster 3: Penguasaan Pemrograman Desktop sebanyak 48 orang siswa

## 2. 5   Pemodelan Usecase Diagram
Gambar 2 Use Case Diagram Pengelompokan Siswa Kelas Unggulan

## 2. 6   Pemodelan Activity Diagram
Berdasarkan  deskripsi  dari use  case  diagram di  atas,  berikut  ini  adalah   gambar activity diagram yaitu sebagai berikut:
616 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 606-620 E-ISSN 2503-2933
Gambar 3. Activity Diagram Pengelompokan Siswa Kelas Unggulan

## 2. 7   Pemodelan Class Diagram
Berdasarkan  deskripsi  dari activity  diagram di  atas,  berikut desain class diagram:
Gambar 4. Class Diagram Pengelompokan Siswa Kelas Unggulan
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 606-620 E- ISSN 2503-2933 617
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
2. 8   Hasil Perhitungan Menggunakan Rapid Miner 5.3
Berikut hasil pengclusteran menggunakan tools rapid miner 5.3
Gambar 5. Hasil Perhitungan Menggunakan Rapid Miner 5.3
Berikut hasil pengclusteran menggunakan tools rapid miner 5.3 dalam bentuk grafik
Gambar 6. Grafik Hasil Pengclusteran
618 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 606-620 E-ISSN 2503-2933

## 4. KESIMPULAN
Berikut kesimpulan dari hasil penelitian:
1. Penerapan  algoritma k-means ,  mampu  mempercepat  dalam  menentukan  pengelompokan siswa  kelas  unggulan  dengan  menginputkan  nilai centroid dan  mencari  nilai  terdekat sehingga menghasilkan 3 cluster yaitu:
Cluster 1: Penguasaan pemrograman android sebanyak 10 orang siswa Cluster 2: Penguasaan pemrograman web sebanyak 62 orang siswa Cluster 3: Penguasaan pemrograman desktop sebanyak 48 orang siswa 2. Aplikasi yang dibangun berbasis web dapat mempermudah admin sekolah dalam pengolahan data siswa dan mempermudah dalam pemodelan sistem menggunakan UML.

## 5. SARAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan, dapat disampaikan bebrapa saran, yaitu:
1. Sistem  yang  telah  dibangun  dapat  dikembangkan  agar  lebih  dinamis  baik  berbasis web maupun  berbasis android sehingga  memudahkan  dalam  mengolah  data  dan  mengakses data.
2. Pengelompokkan  data  dikembangkan  dengan  jumlah cluster yang  lebih  banyak  dan menambah jumlah atribut sebagai parameter dalam penilaian.
3. Penerapan  lebih  dari  satu  metode      di  dalam  teknik  data  mining    sebagai  bahan perbandingan agar hasil yang diperoleh optimal, cepat dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  L.  Sibuea  and  A.  Safta,  2017, “Pemetaan  Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustring,” Jurteksi , Vol. 4, No. 1, pp. 85–92, doi: 10.33330/jurteksi.v4i1.28.
[2] M.  Clustering,  S.  Kasus,  M.  Arrohman,  and  K.  Langkap, “Pengelompokan  Karakter Siswa Dengan Menggunakan Metode K- Proses Dasar Algoritma K-Means (Wardhani, 2016):  1.  Tentukan  K  Sebagai  Jumlah  Cluster  yang  Ingin  Dibentuk.  Tetapkan  Pusat Cluster.  2.  Hitung  Jarak  Setiap  Data  ke  Pusat  Cluster  Menggunakan  P,” No. 1510651003.
[3] M. Kelas and U. pada, 2020. “ Implementasi Algoritma K-Means Untuk,” Vol. 1, No. 1, pp. 128–135,
[4] M.  Mardalius, 2018, “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan Kelas  Kelompok  Bimbingan  Belajar  Tambahan  (Studi  Kasus :  Siswa  SMA  Negeri  1 Ranah Pesisir),” doi: 10.31219/osf.io/6mec3.
[5] A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, 2020. “Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,” Vol. 15, No. 2, pp. 25–36,
[6] K. R. Nirmal and K. V. V. Satyanarayana, 2016, “Issues of K Means Clustering While Migrating To Map Reduce Paradigm With Big Data: A Survey,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , Vol. 6, No. 6, pp. 3047–3051, doi: 10.11591/ijece.v6i6.11207.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 606-620 E- ISSN 2503-2933 619
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[7] T.  Jaringan,  J.  Hutagalung,  and  U.  F.  Sari,  2021, “InfoTekJar:  Jurnal  Nasional Informatika dan Penerapan Metode K-Means dan MOORA Dalam Penerimaan Bantuan Stimulan Perumahan Swadaya (BSPS),” Vol. 1,.
[8] J.  Hutagalung,  N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra,  G.  W.  Bhawika,  W.  G.  S.  Parwita,  A. Wanto, and P. D. Panjaitan, 2021, “COVID-19 Cases and Deaths in Southeast Asia Clustering Using  K-Means  Algorithm,”  J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  Vol.  1783,  No.  1,  doi:  10.1088/1742- 6596/1783/1/012027.
[9] T.  R.  Stella  Mary  and  S.  Sebastian,  2019, “Predicting  Heart  Ailment  In  Patients  With Varying  Number  of  Features  Using  Data  Mining  Techniques,” Int.  J.  Electr.  Comput. Eng. , vol. 9, no. 4, pp. 2675–2681, doi: 10.11591/ijece.v9i4.pp2675-2681.
[10] G.  Bathla,  H.  Aggarwal,  and  R.  Rani,  2018, “A  Novel  Approach  For  Clustering  Big Data Based On Mapreduce,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , Vol. 8, No. 3, pp. 1711–1719, doi: 10.11591/ijece.v8i3.pp1711-1719.
[11] M.  Z.  Hossain,  M.  N.  Akhtar,  R.  B.  Ahmad,  and  M.  Rahman, “A  Cynamic  K-Means Clustering For Data Mining,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , Vol. 13, No. 2, pp. 521–526, 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v13.i2.pp521-526.
[12] D.  D.  Darmansah,  2021, “Analisis  Penyebaran  Penularan  Virus  Covid-19  di  Provinsi Jawa Barat Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , Vol. 8, No. 3, pp. 1188–1199, doi: 10.35957/jatisi.v8i3.1034.
[13] J.  Hutagalung  and  F.  Sonata,  2021, “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk  Menganalisis Minat Nasabah Asuransi,” V ol. 5, pp. 1187–1194, doi: 10.30865/mib.v5i3.3113.
[14] H.  Xie et  al. ,  2019, “Improving  K-Means  Clustering  With  Enhanced  Firefly Algorithms,” Appl. Soft Comput. J. , Vol. 84, p. 105763, doi: 10.1016/j.asoc.2019.105763.
[15] T. Jyothirmayi, K. S. Rao, P. S. Rao, and C. Satyanarayana, 2016, “Image Segmentation Based  On  Doubly  Truncated  Generalized  Laplace  Mixture  Model  and  K  Means Clustering,”  Int.  J.  Electr.  Comput.  Eng. ,  Vol.  6,  No.  5,  pp.  2188–2196,  doi: 10.11591/ijece.v6i5.10682.
[16] A.  M.  A.  Alan  Fuad  Jahwar,  2021. “Meta-Heuristic  Algorithms  For  K-Means Clustering : A Review,” Pjaee , Vol. 17, No. 7, pp. 1–20,
[17] J.  Albert-Smet,  A.  Torrente,  and  J.  Romo,  2021, “Band  Depth  Based  Initialization  of $k$-Means for Functional Data Clustering,” [Online]. Available:
http://arxiv.org/abs/2106.01129.
[18] W. L. Al-Yaseen, A. Jehad, Q. A. Abed, and A. K. Idrees, 2021, “The Use of Modified K-Means  Algorithm  to  Enhance  The  Performance  of  Support  Vector  Machine  in Classifying  Breast  Cancer,” Int.  J.  Intell.  Eng.  Syst. ,  Vol.  14,  No.  2,  p.  190,  doi: 10.22266/ijies2021.0430.17.
620 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 606-620 E-ISSN 2503-2933
[19] A.  E.  Pramitasari  and  Y.  Nataliani,  2021, “Perbandingan  Clustering  Karyawan Berdasarkan  Nilai  Kinerja  Dengan  Algoritma  K-Means  dan  Fuzzy  C-Means,”  JATISI (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  Vol.  8,  No.  3,  pp.  1119–1132,  doi: 10.35957/jatisi.v8i3.957.